Informe importante de Morgan Stanley: GPU vs XPU, ¿quién ganará?

La competencia en infraestructura de IA en el futuro ya no se limitará a las GPU, sino que evolucionará gradualmente hacia un panorama donde las GPU y varios procesadores especializados para IA (XPU) se desarrollen conjuntamente.

Según Zhuifeng Trading Desk, Morgan Stanley publicó un informe semiconductores reciente que señala que, con la continua expansión del gasto de capital por parte de los proveedores de nube, el rápido crecimiento de la demanda de inferencia de IA y la acelerada adopción de chips personalizados, la cadena de valor de la industria de semiconductores de IA está experimentando nuevos cambios.

Se espera que el mercado global de semiconductores de IA alcance aproximadamente 485 mil millones de dólares en 2026, y potencialmente crezca hasta unos 753 mil millones de dólares en 2030, representando aproximadamente la mitad del mercado global de semiconductores, que se estima en alrededor de 1,5 billones de dólares.

En su escenario alcista impulsado por datos de la cadena de suministro, se proyecta que el gasto de capital en nube en 2026 sea de 796 mil millones de dólares, de los cuales aproximadamente 600 mil millones serán para servidores de IA, y alrededor de 900 mil millones para ASIC de IA en nube y GPU que no son de NVIDIA.

El enfoque del desarrollo de la industria de IA se está desplazando gradualmente del entrenamiento de modelos a aplicaciones de inferencia, haciendo que la demanda de potencia computacional sea más diversa. Las GPU seguirán manteniendo su posición central en el entrenamiento y la computación de alto rendimiento, pero los XPU diseñados para escenarios específicos, como ASIC de IA y NPU, están surgiendo rápidamente, convirtiéndose en herramientas importantes para que los proveedores de nube optimicen costos y mejoren la eficiencia.

Para toda la industria de semiconductores, esto significa que los ganadores en la era de la IA ya no serán solo los fabricantes de GPU, sino que abarcarán múltiples eslabones como el diseño de chips, la fabricación avanzada, el empaquetado avanzado, las pruebas y los chips especializados para IA, y la distribución del valor de la cadena industrial está entrando en una nueva fase.

Las GPU ya no son "el único dominante", la potencia computacional de IA entra en una era diversificada

En los últimos años, la potencia computacional de IA ha estado casi dominada por las GPU, pero este panorama está cambiando.

Con la creciente diversidad de aplicaciones de IA, los principales proveedores de servicios en la nube han comenzado a desarrollar chips personalizados en torno a sus propios modelos y necesidades comerciales. Incluso si el rendimiento de las GPU sigue mejorando, los proveedores de nube aún necesitan desplegar una gran cantidad de ASIC de IA para mejorar la eficiencia de inferencia, reducir el costo total de propiedad y optimizar para diferentes cargas de trabajo.

La infraestructura de IA del futuro mostrará una tendencia de desarrollo colaborativo entre GPU y XPU.

Entre ellos, XPU no es un producto único, sino que abarca varios procesadores especializados para escenarios de computación de IA, como los ASIC de IA. A medida que las demandas de potencia computacional para diferentes tareas como entrenamiento, inferencia e IA agente (Agentic AI) se vuelven más segmentadas, los chips de diferentes arquitecturas desempeñarán roles en los escenarios donde son más competentes.

Los proveedores de nube continúan aumentando el gasto de capital, y la cadena de valor de la IA se está extendiendo hacia la fabricación avanzada y el empaquetado

La inversión en infraestructura de IA aún está en una fase de expansión. En el primer trimestre de 2026, el gasto de capital de los cuatro grandes proveedores de servicios en la nube (Amazon, Google, Microsoft y Meta) aumentó un 95% interanual, y se espera que la relación gasto de capital/EBITDA se mantenga en alrededor del 50%. Se proyecta que el gasto de capital en computación en la nube de los principales proveedores de servicios en la nube cotizados a nivel mundial se acerque a los 811 mil millones de dólares en 2026.

La continua inversión creciente no solo impulsa la demanda de GPU y ASIC de IA, sino que también impulsará la expansión simultánea de eslabones de la cadena industrial como procesos avanzados, empaquetado avanzado y equipos de prueba.

Se espera que la capacidad de empaquetado avanzado CoWoS de TSMC continúe expandiéndose en 2027, y tecnologías de empaquetado avanzado como SoIC también se convertirán en áreas clave de desarrollo en los próximos años. Al mismo tiempo, la creciente demanda de obleas de computación de IA aumentará aún más la importancia de los procesos avanzados y el empaquetado.

El enfoque competitivo en la cadena industrial de IA del futuro ya no es solo el chip en sí, sino todo el sistema de infraestructura de IA, que incluye múltiples eslabones como fabricación de obleas, empaquetado avanzado, pruebas e integración de sistemas.

Es importante tener en cuenta que el aumento de los costos de obleas, OSAT y almacenamiento, así como la presión de la IA sobre los recursos de chips no relacionados con la IA, podrían incrementar la presión sobre los márgenes de beneficio de las empresas de diseño de chips en 2026.

El auge de la demanda de inferencia abre una ventana de oportunidad para los chips de IA chinos

El enfoque del desarrollo de la industria de IA se está desplazando del entrenamiento a la inferencia, y este cambio está impulsando el desarrollo de la cadena industrial de chips de IA en China.

DeepSeek ha validado la viabilidad de la inferencia de IA de bajo costo, impulsando un rápido crecimiento en la demanda de inferencia y también aumentando las oportunidades de desarrollo para la cadena industrial de GPU de IA local. El informe proyecta que para 2030, el mercado chino de GPU de IA podría alcanzar aproximadamente 91 mil millones de dólares, y se espera que la tasa de autosuficiencia de chips de IA locales aumente a alrededor del 70%.

Con la expansión gradual de la capacidad de procesos avanzados en China, los chips de IA locales mejorarán continuamente su competitividad en escenarios de inferencia, y la construcción de infraestructura de IA dependerá más de la cadena de suministro local.

La competencia en la era de la IA pasa de "quién posee GPU" a "quién posee un ecosistema completo de potencia computacional"

En el futuro, la lógica competitiva de la industria de IA pasará de la competencia en el rendimiento de un solo chip a la competencia en todo el sistema de potencia computacional.

La futura industria de IA debe prestar atención a los cambios estructurales entre entrenamiento e inferencia, nube y borde, GPU y ASIC personalizados. Al mismo tiempo, el presupuesto, la energía, la capacidad de producción de chips y la regulación seguirán siendo los principales factores limitantes para el desarrollo de la IA.

Para el mercado, esto significa que la línea principal de inversión en IA se está expandiendo aún más. Las GPU siguen siendo un componente importante de la infraestructura de IA, pero con la creciente diversidad de XPU, el avance continuo de los chips de desarrollo propio de los proveedores de nube y el rápido crecimiento de la demanda de inferencia de IA, los ganadores de la era de la IA probablemente provendrán de todo el ecosistema de potencia computacional de IA, en lugar de una sola ruta tecnológica.

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